{"id":6672,"date":"2023-10-22T17:29:32","date_gmt":"2023-10-22T17:29:32","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6672"},"modified":"2023-10-22T19:25:00","modified_gmt":"2023-10-22T19:25:00","slug":"chatgpt-shows-strengths-in-emulating-the-peer-review-process","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/10\/chatgpt-shows-strengths-in-emulating-the-peer-review-process\/","title":{"rendered":"ChatGPT zeigt St\u00e4rken bei der Nachahmung des Peer-Review-Prozesses"},"content":{"rendered":"

Der herk\u00f6mmliche Ansatz in der wissenschaftlichen Forschung st\u00fctzt sich stark auf das Peer-Review-Verfahren, bei dem andere Wissenschaftler eine Studie akribisch bewerten und kritisieren, bevor sie ver\u00f6ffentlicht wird.\u00a0<\/b><\/p>\n

Dieses herk\u00f6mmliche System ist jedoch aufgrund der steigenden Zahl von Einreichungen und der Knappheit an verf\u00fcgbaren Gutachtern an seine Grenzen gesto\u00dfen.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Es wird f\u00fcr Forscher immer schwieriger, qualitativ hochwertiges Feedback von Gutachtern zu erhalten\", sagt James Zou von der Stanford University.<\/span><\/p>\n

Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben Zou und sein Team <\/span>wandte sich an ChatGPT<\/span><\/a> um herauszufinden, ob der Chatbot klares, objektives Feedback zu Forschungsarbeiten liefern kann. Sie verwendeten GPT-4, um \u00fcber 3.000 Manuskripte aus Nature und mehr als 1.700 Papiere der International Conference on Learning Representations (ICLR) zu \u00fcberpr\u00fcfen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Beim Vergleich des ChatGPT-Feedbacks mit dem von menschlichen Gutachtern zu denselben Papieren stellten sie fest, dass \u00fcber 50% der KI-Kommentare zu den Nature-Papieren und mehr als 77% zu den ICLR-Papieren mit den von menschlichen Gutachtern angesprochenen Punkten \u00fcbereinstimmten.<\/span><\/p>\n

In Erweiterung des Experiments verwendete das Team ChatGPT auch, um mehrere hundert noch nicht begutachtete Artikel auf Preprint-Servern zu bewerten. <\/span><\/p>\n

Sie sammelten das Feedback von 308 Autoren aus den Bereichen KI und Computerbiologie und fanden heraus, dass \u00fcber 82% von ihnen das Feedback von ChatGPT im Allgemeinen als vorteilhafter empfanden als einige der fr\u00fcheren R\u00fcckmeldungen, die sie von menschlichen Gutachtern erhalten hatten.<\/span><\/p>\n

Trotz dieser vielversprechenden Ergebnisse bestehen weiterhin Bedenken hinsichtlich der F\u00e4higkeit der KI, nuanciertes und technisch detailliertes Feedback zu geben.\u00a0<\/span><\/p>\n

Au\u00dferdem kann das Feedback von ChatGPT unvorhersehbar sein und je nach Inhalt der Studie zu unterschiedlichen Ergebnissen f\u00fchren.<\/p>\n

Zou r\u00e4umt diese Einschr\u00e4nkungen ein und stellt fest, dass einige Forscher das Feedback von ChatGPT als zu vage empfanden. <\/span><\/p>\n

Die Forscher blieben optimistisch, dass GPT-4 bei einigen der schweren Aufgaben des Peer-Review-Prozesses helfen kann, indem es offensichtlichere Fehler und Ungereimtheiten aufzeigt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mehr \u00fcber die Studie<\/span><\/h2>\n

ChatGPT - insbesondere das GPT-4-Modell - ist praktisch wirksam bei der \u00dcberpr\u00fcfung wissenschaftlicher Studien und der Bereitstellung von schnellem Feedback.\u00a0<\/span><\/p>\n

Hier finden Sie weitere Informationen \u00fcber die Studie:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Zielsetzung<\/b>: Die Studie zeigt auf, wie schwierig es ist, qualitativ hochwertige menschliche Peer-Reviews zu erhalten. Sie zielte darauf ab, die Verwendung von gro\u00dfen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 zu untersuchen, um wissenschaftliches Feedback zu Forschungsmanuskripten zu geben.\u00a0<\/span><\/li>\n
  2. Musterentwurf<\/b>: Die Forscher haben eine automatisierte Pipeline entwickelt, die GPT-4 verwendet, um Kommentare zu den vollst\u00e4ndigen PDF-Dateien wissenschaftlicher Arbeiten abzugeben. Diese Pipeline wurde entwickelt, um zu bewerten, wie gut LLM-generiertes Feedback die bestehenden Peer-Review-Prozesse bei wissenschaftlichen Ver\u00f6ffentlichungen erg\u00e4nzen oder unterst\u00fctzen kann.<\/span><\/li>\n
  3. Ergebnisse<\/b>: Die Qualit\u00e4t des Feedbacks von GPT-4 wurde in zwei Studien bewertet. Die erste umfasste eine retrospektive Analyse, bei der das generierte Feedback mit dem Feedback menschlicher Peer-Reviewer zu 3.096 Beitr\u00e4gen aus 15 Zeitschriften der Nature-Familie und 1.709 Beitr\u00e4gen der ICLR-Konferenz zum maschinellen Lernen verglichen wurde. Die \u00dcberschneidungen bei den von GPT-4 und menschlichen Gutachtern angesprochenen Punkten wurden quantitativ bewertet.<\/span><\/li>\n
  4. Die zweite Studie wurde mit 308 Forschern aus 110 US-Institutionen aus den Bereichen KI und Computerbiologie durchgef\u00fchrt. Diese Forscher gaben ihre Meinung zu dem vom GPT-4-System erzeugten Feedback in ihren eigenen Arbeiten ab.\u00a0<\/span><\/li>\n
  5. Schlussfolgerungen<\/b>: Die Forscher fanden erhebliche \u00dcberschneidungen zwischen den von GPT-4 und menschlichen Gutachtern angesprochenen Punkten und eine positive Wahrnehmung des LLM-generierten Feedbacks durch die meisten Teilnehmer der Nutzerstudie. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass LLM und menschliches Feedback sich gegenseitig erg\u00e4nzen k\u00f6nnen, obwohl auch Einschr\u00e4nkungen des LLM-generierten Feedbacks festgestellt wurden.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    GPT-4 war mit ziemlicher Sicherheit Hunderttausenden von wissenschaftlichen Studien ausgesetzt, die<\/span> tr\u00e4gt wahrscheinlich zur F\u00e4higkeit des Modells bei, Forschungsarbeiten \u00e4hnlich wie menschliche Peer-Reviewer genau zu analysieren und zu kritisieren.\u00a0<\/span><\/p>\n

    KI wird zunehmend mit akademischen Prozessen verwoben. Natur k\u00fcrzlich befragte 1.600 Forscher<\/a> \u00fcber ihre Meinung zu generativen KI wie ChatGPT befragt, und obwohl viele Bedenken wegen Voreingenommenheit \u00e4u\u00dferten, r\u00e4umte die Mehrheit ein, dass ihre Integration in den wissenschaftlichen Prozess unvermeidlich ist. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Der herk\u00f6mmliche Ansatz in der wissenschaftlichen Forschung st\u00fctzt sich in hohem Ma\u00dfe auf das Peer-Review-Verfahren, bei dem andere Wissenschaftler eine Studie akribisch bewerten und kritisieren, bevor sie ver\u00f6ffentlicht wird. Dieses traditionelle System ger\u00e4t jedoch aufgrund der steigenden Zahl von Einreichungen und der Knappheit an Gutachtern an seine Grenzen. \"Es wird f\u00fcr Forscher immer schwieriger, qualitativ hochwertiges Feedback von Gutachtern zu erhalten\", sagt James Zou von der Stanford University. Als Antwort auf diese Herausforderung wandten sich Zou und sein Team an ChatGPT, um herauszufinden, ob der Chatbot klares, objektives Feedback zu Forschungsarbeiten liefern kann. Sie benutzten GPT-4, um \u00fcber 3.000 Manuskripte aus Nature und mehr zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":6673,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[88],"tags":[115,143,93,135],"class_list":["post-6672","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ethics","tag-chatgpt","tag-natural-language-processing","tag-openai","tag-science"],"yoast_head":"\nChatGPT shows strengths in emulating the peer review process | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The conventional approach to scientific research heavily relies on peer review, where other scientists meticulously evaluate and critique a study before it gets published.\u00a0\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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